알고리즘3 [AI 기초 수업] 인공지능은 어떻게 똑똑해질까? 3가지 핵심 학습법 완벽 이해하기, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 [AI 기초 수업] 인공지능은 어떻게 똑똑해질까? 3가지 핵심 학습법 완벽 이해하기 · 수업 목차도입: 기계에게 '공부'란 무엇일까?1교시. 지도 학습 (Supervised Learning): 친절한 선생님과 정답지가 있는 교실2교시. 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답 없이 스스로 규칙을 깨우치는 탐험가3교시. 강화 학습 (Reinforcement Learning): 당근과 채찍으로 성장하는 실전 훈련마무리: 3가지 학습법의 완벽한 조화 여러분, 환영합니다! 오늘 우리는 단순히 "인공지능이 무엇이다"라는 백과사전식 정보를 외우는 것이 아니라, "깡통 같은 컴퓨터가 도대체 어떻게 인간처럼 똑똑하게 생각하는 능력을 갖추게 되는가?"라는 근본적인 원리를 함께 공부해보려고 합니다. .. 2026. 6. 18. 머신러닝의 엄밀한 정의: 인공지능(AI)의 본질, 머신러닝(Machine Learning), 머신러닝의 엄밀한 정의와 그 의미 머신러닝의 엄밀한 정의: 인공지능과 톰 미첼의 기계 학습 철학 · 목차서론1. 인공지능(AI)의 본질: 컴퓨터를 통한 인간 지능의 완벽한 구현2. 머신러닝(Machine Learning): 명시적 프로그래밍의 한계를 넘어서다3. 톰 미첼(Tom Mitchell)이 제시한 머신러닝의 엄밀한 정의와 그 의미결론 현대 기술의 패러다임을 송두리째 바꾸고 있는 인공지능(AI)은 이제 우리의 일상과 산업 전반에 깊숙이 뿌리를 내리고 있습니다. 과거 공상과학 영화에서나 볼 수 있었던 스스로 생각하는 기계가 현실이 되면서, 우리는 이 거대한 기술적 흐름을 정확히 이해할 필요성을 느끼게 됩니다. 수많은 매체에서 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이라는 용어를 혼용하여 사용하고 있지만, 학문적으로 이들은 명확한 위계와 엄밀한 정.. 2026. 6. 14. AI의 데이터 분류 마법: 비지도 학습과 군집화, K-means 알고리즘의 작동 원리, 우리 일상 속의 K-means AI의 데이터 분류 마법: K-means 알고리즘의 원리와 비지도 학습의 세계 · 목차서론1. 정답이 없는 데이터의 나침반: 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 군집화2. K-means 알고리즘의 작동 원리: 중심점(Centroid)과 거리 계산의 수학적 마법3. 우리 일상 속의 K-means: 고객 세분화부터 이미지 압축까지의 실전 활용결론 인공지능(AI)이 데이터를 학습한다고 할 때, 우리는 흔히 수많은 고양이와 강아지 사진에 정답(라벨)을 달아주고 기계가 이를 암기하여 분류하는 방식을 떠올립니다. 하지만 현실 세계에 존재하는 방대한 데이터의 90% 이상은 이름표가 붙어 있지 않은 '날것(Raw)' 그대로의 상태입니다. 수백만 건의 고객 신용카드 결제 내역, 우주에서 수집된 정체불.. 2026. 6. 9. 이전 1 다음
